Ingenieros chilenos desarrollan sistema para pasar asistencia en clases con solo tomar una fotografía

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El sistema alcanza un 95% de precisión y al ser automatizado permite ahorrar tiempo, pues pasar lista en un aula de 70 alumnos puede alcanzar en promedio los cuatro minutos diarios y 80 minutos en un semestre.


Un grupo de investigadores de la Universidad Católica (UC) desarrollaron un sistema automatizado de control de asistencia estudiantil, que combina los avances de la tecnología de reconocimiento facial y la calidad de las imágenes registradas por las cámaras de los smartphones.

La aplicación fue probada en salas de hasta 70 alumnos aproximadamente, durante 25 clases, mediante diez sistemas de algoritmos de reconocimiento facial que permiten contar el número de rostros en un registro digital e identificar quiénes asistieron a los cursos.

"Seguir la asistencia de los alumnos, resulta una gestión importante en muchas instituciones de educación. Sin embargo, la tarea de pasar lista y de verificar manualmente el clásico ¡presente!, toma tiempo", señaló Domingo Mery, profesor del Departamento de Ciencia de la Computación de Ingeniería UC.

El investigador que lideró el desarrollo de la nueva aplicación, junto a Ignacio Mackenney y Esteban Villalobos, estudiantes del programa de Investigación en Pregrado, agregó que pasar lista en un aula de 70 alumnos, puede alcanzar en promedio los cuatro minutos diarios y 80 minutos en un semestre.

"Creemos que nuestro sistema automatizado de asistencia estudiantil, basado en el reconocimiento facial de las imágenes digitales, puede contribuir a la gestión de este tipo de tareas, porque permite ahorrar tiempo a los profesores y estudiantes. También evita las falsas asistencias a clases", destacó Mery.

En las pruebas realizadas, el mejor sistema utilizado fue FaceNet, un método basado en funciones de aprendizaje profundo, que alcanza un 95% de precisión en el control de asistencia, con tan sólo una imagen registrada desde el smartphone.

Para los investigadores, la aplicación desarrollada podría mejorar la experiencia de enseñanza y aprendizaje en las salas de clases. Sin embargo, estiman que el reconocimiento facial aún está lejos de ser perfecto cuando se enfrenta a imágenes de baja calidad.

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